弗吉尼亚理工大学的化学工程师开发了一种独特的方法，这种方法对于未来材料的设计的发现等都有非常重要的影响。这种方法揭示了一种模式，可以快速准确地预测可以用于催化化学反应的合金材料。该论文的作者包括Luke Achenie、HongliangXin、Zheng Li和Xianfeng Ma。当一种材料可以促进化学反应的进行而不改变自身性质时，我们称其为催化剂。催化剂具有很多不同的形式，包括纳米粒子，酶，大蛋白分子以及金属等。催化剂可用于生产市面上非常重要的化学品。因此，新开发的方法具有非常明显的效果。在之前的研究中，当金属的混合共混物进行测试的时候，它们会产生新的物理和化学特性。“然而，这个过程非常消耗时间，因此寻找高效的合金是非常值得的。”Achenie说。因此，Achenie和Xin充分利用了机器学习过程，通过目前已有的数据来训练电脑算法，从而预测新材料。他们认为，这种新方法可以捕获复杂的非线性分子在金属表面的相互作用。这可以通过人工神经网络进行，因此可以使得合金探索大规模进行。该团队主要集中于二氧化碳在金属电极的电化学还原。二氧化碳是一种在工业界广泛使用的材料，包括碳酸饮料，石油回收和灭火器等。然而，二氧化碳也是温室气体，因此探索出可以降低其含量的办法也有非常重要的现实意义。该研究小组探索了几种铜多相金属，在将二氧化碳还原为乙烯方面具有更高的能量转换效率和高的选择性。该研究发表在《物理化学杂志》。

新材料在线编译整理——翻译：杨超     校正：摩天轮